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Rで学ぶDBSCAN密度ベースクラスタリング分析

複雑な形状のデータクラスタを発見するDBSCANアルゴリズムの基本原理を理解し、Rを活用して実際のデータに適用する方法を学びます。コア点、境界点、ノイズ点の概念から、パラメータ調整、可視化、結果の解釈まで、全プロセスを実践しながら、密度ベースのクラスタリング分析能力を身につけます。

1名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 1か月

R
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unsupervised-learning
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data-clustering
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dba
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受講後に得られること

  • DBSCANアルゴリズムの原理とコア点、境界点、ノイズ点の区別

  • Rを用いた密度ベースクラスタリング分析の実装およびパラメータ最適化

  • 不規則な形状のデータクラスターの探索および可視化結果の解釈

Rを活用して、教師なし学習を代表するクラスタリング手法であるDBSCANを学びます。コア点、境界点、ノイズ点の概念を理解し、パラメータ調整によるクラスタリング結果を比較しながら、Irisデータの実習と可視化を通してデータの分布やパターンを分析します。

テーマ: R、教師なし学習、データクラスタリング、DBSCAN、可視化

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ分析業務でクラスター分析を活用したい実務担当者

  • Rの基本文法を知っており、高度な機械学習手法を学ぼうとしている学習者

  • 従来のクラスタリング分析(K-meansなど)の限界を克服したいデータサイエンティスト

前提知識、
必要でしょうか?

  • Rプログラミング言語の基本構文とデータ構造の理解

  • 基礎統計学の知識と距離の概念に対する理解

  • K-meansなど、基本的なクラスタリング分析手法の経験

こんにちは
aha30005480です。

キャリア認証

データ分析・AI専門講師

  • 企業および公共機関向けのデータ分析・統計研修に多数出講

  • 職業専門教育院 ビッグデータ・AI課程 専任講師

  • データ分析、統計、社会調査分野の実務および教育の専門家

  • SPSS、R、Pythonを用いたデータ分析および統計実習の講義

  • 社会調査分析士、ビッグデータ分析技士資格試験対策講座の運営

  • 著書:社会調査分析士2級実技作業型、SPSS、記述式質問票作成法、クミンサ、社会調査分析士2級筆記&実技(記述式)、データ分析ツールR Fundamental、データサイエンティストシリーズStep1~4、AI分析のためのビッグデータ構築(構造化および非構造化ハングルデータ)

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    最終更新日: 

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